map-traveler MCP Server

Que fait le serveur “map-traveler” MCP ?

Le map-traveler MCP (Model Context Protocol) Server agit comme une bibliothèque de voyageur virtuel, conçue pour s’interfacer avec les clients compatibles MCP et les assistants IA. Son objectif principal est de permettre aux systèmes IA d’explorer, d’interagir et de récupérer virtuellement des informations sur des emplacements géographiques. Cela permet aux développeurs d’intégrer des données cartographiques, de simuler des expériences de voyage ou d’effectuer des requêtes géographiques dans leurs workflows propulsés par l’IA. En connectant des sources de données externes telles que des APIs cartographiques ou des vues de rue virtuelles, le serveur facilite des tâches comme la recherche d’emplacements, la recherche d’itinéraires et la récupération d’informations contextuelles, enrichissant les assistants IA nécessitant une conscience spatiale ou géographique.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement listé dans le dépôt.

Liste des Ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans le dépôt.

Liste des Outils

Aucune liste explicite d’outils n’est fournie dans les fichiers ou la documentation du dépôt.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Simulations de voyages virtuels
  Permettre aux agents IA ou aux utilisateurs de traverser virtuellement différents lieux, en simulant des expériences de voyage pour l’éducation, le divertissement ou la planification.

• Exploration de données géographiques
  Permettre aux systèmes IA d’interroger et de présenter des informations sur des lieux, des points de repère et des itinéraires, pour des applications de planification de voyage ou de recherche géographique.

• Recommandations basées sur la localisation
  Intégrer avec des assistants IA pour fournir des recommandations contextuelles pertinentes (ex. : attractions ou restaurants à proximité) basées sur des données de localisation virtuelle.

• Visualisation et navigation d’itinéraires
  Aider les utilisateurs ou agents à visualiser des itinéraires et à naviguer à travers des cartes virtuelles, utile pour la logistique ou les démonstrations pédagogiques.

• Cartographie contextuelle pour les workflows IA
  Enrichir les workflows IA nécessitant un contexte spatial, comme la génération de récits de voyage, la réponse à des questions géographiques ou l’enrichissement des conversations utilisateur par des détails de localisation.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf (par ex. windsurf.json).
3. Ajoutez le serveur map-traveler MCP à votre objet mcpServers comme montré ci-dessous.
4. Sauvegardez vos modifications et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne en consultant le panneau de statut.

Exemple de configuration JSON :

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Claude MCP.
3. Insérez la configuration du serveur map-traveler MCP.
4. Sauvegardez et redémarrez l’environnement Claude.
5. Confirmez la réussite de l’installation dans le tableau de bord Claude.

Exemple de configuration JSON :

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Cursor (par ex. cursor.json).
3. Ajoutez l’entrée du serveur map-traveler MCP.
4. Sauvegardez la configuration et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez la présence du nouveau serveur MCP dans la liste des serveurs.

Exemple de configuration JSON :

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Installez Node.js si besoin.
2. Trouvez et ouvrez le fichier de configuration Cline MCP.
3. Ajoutez la configuration pour le serveur map-traveler MCP.
4. Sauvegardez et redémarrez Cline.
5. Vérifiez que le serveur est opérationnel via l’interface.

Exemple de configuration JSON :

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Sécurisation des clés API via des variables d’environnement

Pour garder vos clés API sécurisées, utilisez des variables d’environnement dans votre configuration. Exemple :

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "MAP_API_KEY": "${MAP_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${MAP_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration du système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "map-traveler": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “map-traveler” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Entre ces deux tableaux :
Le serveur map-traveler MCP propose une vue d’ensemble claire et des cas d’usage ainsi que des instructions d’installation et des pratiques de sécurité, mais manque de documentation sur les modèles de prompt, les ressources et les outils. Le support Sampling et Roots n’est également pas documenté. Sur cette base, j’évaluerais la documentation et la préparation à l’intégration de ce serveur MCP à 4 sur 10.

Score MCP